System-wide analysis of qualitative hospital incident data: Feasibility of semi-automated content analysis to uncover insights
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Advances in technology have increased the ease of reporting hospital incidents, resulting in large amounts of qualitative descriptive data. Health services have little experience analysing these data at scale to incorporate into routine reporting. OBJECTIVE: We aimed to explore the feasibility of applying a semi-automated content analysis (SACA) tool (Leximancer™) to qualitative descriptions of system-wide hospital incidents to provide insights into safety issues at all health service levels. METHOD: Data from 1245 incidents reported across a network of hospitals in Australia were analysed using the SACA tool. Summaries were generated using a variety of techniques, including inductive and deductive approaches to extract key concepts in the data. RESULTS: The analysis was feasible and provided an actionable summary of the types of incidents reported in the data; the visual interface allowed users to explore the underlying text for a deeper understanding. Deductive analysis was utilised to explore specific areas of interest, and stratified analysis revealed more detailed concepts. The SACA tool was more efficient than manual processes; however, due to the context present in the incident descriptions, significant time, reading and subject matter expertise is still required to refine the analysis. CONCLUSION: Semi-automated tools provide an opportunity for improving patient safety culture and practices by providing rapid content analysis of vast datasets that can be customised for specific organisational contexts and deployed at scale. Further research is required to assess usefulness with system users. IMPLICATIONS: Qualitative data abound and system-wide analysis is essential to creating actionable insights.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,184 | 0,293 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».